基于 Crane 的云原生降本增效最佳实践-陈凯悦.pdf

《基于 Crane 的云原生降本增效最佳实践-陈凯悦.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于 Crane 的云原生降本增效最佳实践-陈凯悦.pdf（57页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、基于Crane的云原生降本增效最佳实践腾讯云高级开发工程师/陈凯悦目录目录01010 02 20 03 3云原生资源利用现状云原生资源利用现状深入理解深入理解KubernetesKubernetes的资源管理的资源管理基于基于CraneCrane的成本管理最佳实践的成本管理最佳实践云原生资源利用现状云原生资源利用现状Flexera Flexera 发布的发布的2021 2021 云计算市场发展状态报告云计算市场发展状态报告 30%-35%30%-35%的云支出被浪费了的云支出被浪费了物理机物理机利用率：利用率：10%10%虚拟机虚拟机利用率：利用率：12%12%基于腾云公有云客户数据分析和调研

2、，客户集群中资源成本浪费非常严重，有众多客户提出关于基于腾云公有云客户数据分析和调研，客户集群中资源成本浪费非常严重，有众多客户提出关于提高资源利用率提高资源利用率的诉求。的诉求。容器化容器化利用率：利用率：14%14%云原生基金会云原生基金会20212021年调查显示，云原生的部署率已经达到调查样本的历史性新高年调查显示，云原生的部署率已经达到调查样本的历史性新高96%96%的组织已经在调研或使用的组织已经在调研或使用KubernetesKubernetes成本优化成为企业上云的核心关切去中心化去中心化随着以Kubernetes为核心的云原生应用的蓬勃发展，传统的集中式财务预算和IT管理模式

3、在向以业务为导向的分布式决策转型。不断上涨不断上涨CNCF调查显示，随着业务的快速发展，企业的云费用以24%的年增长率快速增加。动态变化动态变化与原生的动态环境和弹性能力导致云费用随业务负载不断变化。浪费严重浪费严重业务上云以后缺乏资源优化意识，依然以传统资源配置思维管理资源，浪费严重。后云原生时代的成本管理挑战腾讯内部海量自研业务云上成本优化成效总体规模：总体规模：50005000万核万核累计节省：累计节省：3030亿亿混部后资源利用率：混部后资源利用率：65%65%深入理解深入理解KubernetesKubernetes的资源管理的资源管理深入理解深入理解 KubernetesKubern

4、etes 中的中的节点节点资源资源NodeNodeapiVersion:v1kind:Nodemetadata:name:node1spec:podCIDR:192.168.0.0/24 podCIDRs:-192.168.0.0/24status:allocatable:cpu:4 memory:12095184Ki capacity:cpu:4 memory:12197584KiapiVersion:v1kind:Podmetadata:name:nginxspec:containers:-name:nginx image:nginx resources:limits:memory:1Gi

5、 cpu:1 requests:memory:256Mi cpu:100m Node:node1 Container:nginxPod:nginxPod:otherpodCgroup:cpu.cfs_quotaCgroup:cpu.share调度器参考DeploymentKubernetesKubernetes 中中的资源分配的资源分配资源总量以及用量资源总量以及用量资源分配率和使用率资源分配率和使用率资源总量资源总量实际资源用量实际资源用量未分配资源未分配资源过多分配资源过多分配资源业务波谷闲置资源业务波谷闲置资源云成本管理的核心云成本管理的核心：在保障业务的前提下，最小化资源需求：在保障业

6、务的前提下，最小化资源需求典型资源利用率典型资源利用率应用扩容是指在应用接收到的并发请求已经处于其处理请求极限边界的情形下，扩展处理能力而确保应用高可用的技术手段Horizontal Scaling所谓横向伸缩是指通过增加应用实例数量分担负载的方式来提升应用整体处理能力的方式Vertical Scaling所谓纵向伸缩是指通过增加单个应用实例资源以提升单个实例处理能力，进而提升应用整体处理能力的方式12PodPodPod负载均衡CPUCPU内存内存实例数量实例数量Pod横向伸缩和纵向伸缩横向伸缩和纵向伸缩基于阈值的弹性的滞后性导致业务来不及弹CPU是可压缩资源，CPU承压时，不驱逐，所有Pod